近年来，我国儿童青少年近视防控已上升为国家战略，政策深耕推动校园筛查从“运动式”向“常态化”转变。据教育部2024年统计，全国中小学生视力筛查覆盖率已超95%，但多数地区仍存在“查完即走”的数据孤岛现象。如何将海量筛查数据转化为可用的数字资产，成为视光行业的新课题。
以浙江省“明眸工程”为例，当地建立全省统一的学生眼健康大数据平台，动态追踪屈光发育、眼轴长度等指标，并为每名学生生成“视觉健康曲线”。2025年初，该平台接入AI预警模型，可预测未来2年近视风险，准确率达87%。一旦风险超过阈值，系统自动推送通知至家长手机和辖区视光中心，实现从“人找服务”到“服务找人”的转变。这种数据驱动的闭环管理，正推动校园防控从被动筛查转向主动干预。
在技术层面，OK镜与离焦镜片的迭代也与数据资产化紧密相关。最新一代离焦微透镜设计结合个性化参数，需依托大规模真实世界数据优化。温州医科大学附属眼视光医院近期发表的队列研究显示，基于校园筛查数据定制的“区域性离焦方案”，使新发近视率降低32%，优于统一标准方案。此外，眼科AI的应用已从单一的眼底读图扩展到视光全流程。中山眼科中心开发的“AI视光师”系统，整合筛查数据、用眼行为问卷和遗传风险，可生成个性化防控处方，已在国内60余家视光中心试点。
伴随数据资产的积累，视光中心的服务边界也在拓宽。过去以配镜为主的业态正在向“社区眼健康管家”转型。例如，北京大明眼镜与社区卫生中心合作，设立“青少年眼健康驿站”，依托校园筛查数据开展分级管理：低风险者定期线上随访，中高风险者预约到店，由具备视光职称的专业人员制定联合干预方案（如OK镜联合低浓度阿托品）。这一模式使周边学校学生近视年增长率从4.7%降至2.1%。
然而，数据安全与人才缺口仍是挑战。2025年《眼视光数据安全规范》征求意见稿发布，要求筛查数据脱敏处理并建立分级授权体系。同时，具备数据分析和AI工具使用能力的视光人才极度匮乏。为此，多所高校已增设“智能视光”微专业，天津职业大学眼视光工程学院更与企业共建“数字视光实训中心”，培养“懂数据、会AI、精临床”的复合型人才。学术领域，《中华眼视光学与视觉科学杂志》近期推出“数字视光”专栏，刊发系列数据治理与AI应用共识，加速知识转化。
未来，校园筛查数据有望成为眼视光行业的核心生产要素。当每一份屈光档案都能链接到防控决策，当AI预警成为校医标配，我国近视防控才能真正迈入“数智驱动”的新基建时代。